基于面向?qū)ο蟮钠教秿u大比例尺森林資源監(jiān)測方法
本文關(guān)鍵詞:基于面向?qū)ο蟮钠教秿u大比例尺森林資源監(jiān)測方法 出處:《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2014年01期 論文類型:期刊論文
更多相關(guān)文章: 森林資源 動(dòng)態(tài)監(jiān)測 面向?qū)ο?/b> 平潭島 Worldview-遙感影像
【摘要】:利用高分辨率遙感影像對森林資源進(jìn)行大比例尺動(dòng)態(tài)監(jiān)測可以有效提高林業(yè)部門對森林資源管理的時(shí)效性。以福州市平潭島為研究區(qū)域,利用高分辨率的WorldView-2遙感影像,結(jié)合大比例尺森林小班矢量圖層,基于面向?qū)ο蟮姆诸愃枷?采用分層監(jiān)督分類的方法,提取森林資源變化圖斑,實(shí)現(xiàn)大比例尺森林資源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測。此種方法有效利用了原始小班邊界,快速提取了變化區(qū)域,總體分類精度達(dá)到了90.85%,表明利用該方法進(jìn)行大比例尺森林資源變化區(qū)域提取是有效可行的。
[Abstract]:Using high-resolution remote sensing images to monitor forest resources on a large scale can effectively improve the timeliness of forest resources management in forestry departments. Using WorldView-2 remote sensing image with high resolution, combining with large scale forest small class vector map layer, based on object-oriented classification idea, the method of hierarchical supervised classification is adopted. The dynamic monitoring of large scale forest resources is realized by extracting forest resource change map. This method effectively utilizes the original sub-compartment boundary and quickly extracts the change area. The overall classification accuracy reaches 90.85%. The results show that the method is effective and feasible to extract large scale forest resources.
【作者單位】: 福州大學(xué)空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 福建省空間信息工程研究中心;
【基金】:福建省杰出青年基金(2009J06024) 福建省自然科學(xué)基金(2012J01166)
【分類號(hào)】:S757.2
【正文快照】: 1引言傳統(tǒng)以遙感為基礎(chǔ)的森林資源監(jiān)測,所采用的遙感影像一般是中低分辨率遙感影像,如LandsatTM/ETM+、MODIS等,隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展和高空間分辨率遙感影像的普及,僅僅使用中低分辨率遙感影像對森林資源進(jìn)行監(jiān)測已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)實(shí)踐的要求,例如SPOT5、QuickBird、World-V
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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3 記者夏s,
本文編號(hào):1405984
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